問題的答案無所不包論文書籍站
朝陽科技大學 資訊與通訊系 廖俊鑑所指導 林彥廷的 基於IoT影像感測器之城市PM2.5濃度估測 （2021），提出GoPro 9 update關鍵因素是什麼，來自於物聯網、網際網路、監測、數位影像處理、PM2.5。
而第二篇論文國立雲林科技大學 電機工程系 竇奇所指導 陳孟群的 基於地球經緯度計算移動車輛的運動行為 （2020），提出因為有 地球經緯度、位置向量、速度、加速度、切線加速度、法線加速度的重點而找出了 GoPro 9 update的解答。
GoPro 9 update進入發燒排行的影片
請你訂閲我的頻道！
IG：@yuanyuanintaiwan
FB：www.facebook.com/yuanyuanintaiwan
我終於開了YouTube頻道會員的功能！你如果想更瞭解頻道會員到底是什麽，你可以去看這裏：https://www.youtube.com/channel/UCj1uvaVv-iHtFvSCFoiLpYw/join
一下是我所有常用的裝備【你如果對Insta360的相機有興趣的話，可以用我的連結去買，我會收到小費，謝謝你～】
Insta360 GO 2: https://www.insta360.com/sal/go_2?insrc=INRTDOF
Insta360 ONE X2: https://www.insta360.com/sal/one_x2?insrc=INRTDOF
Insta360 ONE R：https://www.insta360.com/sal/one_r?insrc=INRTDOF
Canon M6 Mark II: https://amzn.to/2NtCFJP
Saramonic Blink500 Pro: https://amzn.to/3cZlhWj
DJI Mini 2: https://amzn.to/38SAqHH
Canon EF-M 55-200: https://amzn.to/3eSbdRl
Canon EF-M 22mm: https://amzn.to/3bVxeN6
Manfrotto PIXI EVO 2: https://amzn.to/3qYUZsb
GoPro Hero 9: https://amzn.to/3twdc1N
French extract with government officials taken from https://youtu.be/luEI38b9Dg4
Thanks L'Opinion
基於IoT影像感測器之城市PM2.5濃度估測
為了解決GoPro 9 update 的問題，作者林彥廷 這樣論述：
考慮到PM2.5是以物理或化學方法量測空氣中PM2.5的成份，使用的設備或儀器除了昂貴外，還需要專業人員複雜的操作。也有一部分研究人員開發低成本的小型感測器，但這些小型感測器也是需要透過人力進行數據收集及整理，長期花費的人力與時間成本仍然是一大負擔。因此，我們希望在不需要花費人力資源下，達成低成本估測PM2.5濃度的方法。本研究提出基於IoT影像感測器之城市PM2.5濃度估測。我們將影像感測器架設在朝陽科技大學，並固定朝向台中方向進行拍攝。最終拍攝的資料將透過網路傳送至PM2.5監測管理平台，完成影像、PM2.5之記錄，並與大里監測站的資料比對，持續記錄與分析。我們系統分為三類，第一類為收集
數據資料的數據爬取系統；第二類為收集影像資料的影像擷取系統；第三類為估測PM2.5濃度系統，估測PM2.5濃度系統將會擷取我們估測的影像區域，並提取影像中的Sobel、暗通道與飽和度當作影像特徵值來估測PM2.5濃度。我們使用8580張影像來建立影像資料庫，最終，透過支持向量回歸模型來估測PM2.5濃度。實驗結果證明我們提出來的系統有相當好的估計結果，在交叉驗證的方法中，[測試:訓練]比例以[1:9]的結果為最高，在各評估指標中R2為0.87、RMSE為4.33、皮爾森相關為0.93、斯皮爾曼相關為0.92。
基於地球經緯度計算移動車輛的運動行為
為了解決GoPro 9 update 的問題，作者陳孟群 這樣論述：
近年來，各國積極投入自動駕駛技術，而在自動駕駛的過程中，除了安全之外，必不可少的就是乘坐於自駕車內乘客之舒適性，如何在點到點的移動過程中，在安全無虞之情況下，兼顧速度，切線加速度與法線加速度。本研究為探討如何使用經緯度，計算速度，曲率、切線加速度與法線加速度，使之作為自駕車自動駕駛判斷的依據，以達到最為安全與舒適之速度，加速度與切線加速度。本論文研究一般車輛駕駛之情況，我們駕駛車輛，在車輛上安裝GPS感測器，於GPS感測器所獲得之地球經度與緯度，轉換為笛卡爾座標系。為了研究地球表面物體運動之方法，我們使用球座標系之曲線運動，三維曲線運動定義為物體沿地球表面之彎曲路徑時發生之運動，使用向量函數
(Vector Function)計算運動物體之速度，曲率以及加速度。速度為描述位置向量(Position Vector)之變化量，加速度為描述速度向量之變化量；加速度向量則分為切線加速度與法線加速度，一般來說，若我們得知速度變化率，不難得知切線加速度，但若要求得法線加速度則極為不易。我們首先使用球座標定義位置向量，並且推導出它的一次微分與二次微分，再利用本論文所推導之運動公式計算行駛中車輛之速度、曲率、切線加速度與法線加速度。本論文並將上述計算之成果，以數值分析的方法，驗證其正確性。